华为云11.11 AI&大数据分会场

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    深度学习 浮点精度 更多内容
  • 数值类型

    REAL, FLOAT4 单精度浮点数,不精准。 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数,不精准。 8字节 1E-307~1E+308, 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数,不精准。精度p取值范围为[1,53]。

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  • 数值类型

    REAL, FLOAT4 单精度浮点数,不精准。 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数,不精准。 8字节 1E-307~1E+308, 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数,不精准。精度p取值范围为[1,53]。

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  • 产品优势

    多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随

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  • 查询接口概述

    in:支持设置文本、整型、长整型、浮点型、浮点型(自定义精度)、布尔值、日期、枚举、人员和URL类型的属性。 <:支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型(自定义精度)和日期类型的属性。 >:支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型(自定义精度)和日期类型的属性。 <=:支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型(自定义精度)和日期类型的属性。

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  • 什么是图像搜索

    数据的入库和搜索,帮助用户构建托管式的场景化搜索服务,打造智能化业务系统,提升业务效率。 产品优势 搜索高精度 依托华为云盘古大模型,海量数据学习迭代,具备行业领先的搜索精度。 服务高性能 分布式搜索服务架构,自研向量检索引擎,企业级稳定性,百亿数据毫秒级响应。 定制化服务 提供

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  • 原生数据类型

    19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型,存储空间为8字节,在NULL情况下,采用计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制,在比较两个浮点类型的数据是否相等时,因存在精度问题,不能直接采用“a==b

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  • 权限管理概述

    长整型 浮点浮点型(自定义精度) 参考对象 日期 枚举 分类 人员 URL > “属性”大于“值”,返回true,否则返回false。 整型 长整型 浮点浮点型(自定义精度) >= “属性”大于等于“值”,返回true,否则返回false。 整型 长整型 浮点浮点型(自定义精度)

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  • 原生数据类型

    19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型,存储空间为8字节,在NULL情况下,采用计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制,在比较两个浮点类型的数据是否相等时,因存在精度问题,不能直接采用“a==b

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  • 管理接口模型属性

    如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型(自定义精度)类型的属性包含如下约束配置项定义,则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型(自定义精度)类型的属性只支持扩大“有效范围”。 浮点型和浮点型(自定义精度)类型的属性只支持扩大“标度”。

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  • 模型精度调优

    模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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  • 如何提高识别精度

    如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时,尽量提高待识别文字区域占比,减少无关背景占比,保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度,算法支持自动修正,建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面,建议最长边不超过8192像素,最短边不小于15像素,图像长宽比例维持常见水平

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 智能文档解析

    智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术,对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况,可支持多种证件、票据和规范行业文档,适用于各类行业场景。 应用场景 金融:银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务:身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • IoTDB支持的数据类型和编码

    PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG FLOAT 单精度浮点数 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ DOUBLE 双精度浮点数 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ TEXT 字符串 PLAIN、DICTIONARY

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  • 数字操作函数

    GaussDB数据库 差异 1 log2() 支持 小数位显示与MySQL存在差异,受GaussDB浮点数据类型限制,可通过参数extra_float_digits控制小数位个数显示; 由于输入精度内部处理差异,GaussDB与MySQL会存在结果计算差异; 支持数据类型有:bigint、int16、int、smallint

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  • 管理关系实体属性

    如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型(自定义精度)类型的属性包含如下约束配置项定义,则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型(自定义精度)类型的属性只支持扩大“有效范围”。 浮点型和浮点型(自定义精度)类型的属性只支持扩大“标度”。

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  • 数字操作函数

    GaussDB 数据库 差异 1 log2() 支持 小数位显示与MySQL存在差异,受GaussDB浮点数据类型限制,可通过参数extra_float_digits控制小数位个数显示。 由于输入精度内部处理差异,GaussDB与MySQL会存在结果计算差异。 支持数据类型有: bigint、int16、int、smallint

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  • 创建扩展属性

    置项对应合法值类型或值集中的值。 有效范围 “类型”选择为“整型”、“长整型”、“浮点型”、“浮点型(自定义精度)”时,可根据实际业务需求进行设置。 “类型”选择为“浮点型”或“浮点型(自定义精度)”时,“有效范围”只能选择为“左开右开()”。 左开右开():表示不包括区间边界的两个值。例如(a

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  • 创建接口模型

    长文本”类型属性的文本长度设置。 有效范围 “类型”选择为“整型”、“长整型”、“浮点型”、“浮点型(自定义精度)”时,可根据实际业务需求进行设置。 “类型”选择为“浮点型”或“浮点型(自定义精度)”时,“有效范围”只能选择为“左开右开()”。 左开右开():表示不包括区间边界的两个值。例如(a

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  • 管理数据实体属性

    如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型(自定义精度)类型的属性包含如下约束配置项定义,则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型(自定义精度)类型的属性只支持扩大“有效范围”。 浮点型和浮点型(自定义精度)类型的属性只支持扩大“标度”。

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